計算機視覺

人工智慧正處於一個轉折點，計算機視覺系統正在突破其傳統的侷限性。雖然它們擅長識別物體和模式，但在考慮上下文和推理方面，傳統上卻受到限制。檢索增強生成 (RAG) 的引入，將徹底改變機器處理視覺資訊的方式。在本文中，我們將瞭解 RAG 應用如何更有效地、更高效地改變計算機視覺任務的執行方式。

本教學指南將指導您如何利用 Google Gemini 進行計算機視覺，包括如何設定環境、傳送帶有說明的影像，以及如何解釋模型的輸出以進行物件檢測、標題生成和 OCR。我們還將介紹資料註釋工具（如用於 YOLO 的工具），以便為自定義訓練場景提供上下文。

在過去的幾十年裡，計算機視覺技術發生了翻天覆地的變化，從用於手寫數字識別的簡單模型（如 LeNet）開始，發展到能夠進行實時物體檢測和語義分割的深度架構。在本文中，您將瞭解到 34 種頂級計算機視覺模型、它們所面臨的挑戰和用途。

智慧手機的興起，更便宜的相機和基於深度學習方法的影象識別的改進，為影象識別開啟了一個新的時代。汽車、遊戲和電子商務等不同領域的公司正在採用這項技術。